anÁlisis sobre la efectividad del auxilio de transporte
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ANÁLISIS SOBRE LA EFECTIVIDAD DEL AUXILIO DE TRANSPORTE PARA
LOS TRABAJADORES COLOMBIANOS
DANIEL RODRIGO ZULUAGA CRUZ
EDWIN ALONSO RUALES CALAMBÁS
PROYECTO DE GRADO II
DIRECTOR DEL PROYECTO:
ÁNGELA MARÍA GONZÁLEZ TERAN
UNIVERSIDAD ICESI
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONOMICAS
DEPORTAMENTO DE ECONOMÍA
SANTIAGO DE CALI
DICIEMBRE, 2017
2
Tabla de contenido
RESUMEN ............................................................................................................................. 4
INTRODUCCIÓN .................................................................................................................. 5
DEFINICIÓN DEL AUXILIO DE TRANSPORTE .............................................................. 5
ESTIMACIÓN DE LAS TARIFAS Y AUXILIO DE TRANSPORTE ................................ 7
Calculo del Auxilio de transporte ............................................................................... 7
Tarifas y costos del transporte público ............................................................................ 14
HISTORIA DEL TRANSPORTE PÚBLICO EN COLOMBIA ......................................... 15
CONTEXTO DEL MERCADO DE TRANSPORTE PÚBLICO ........................................ 18
MODELO ............................................................................................................................. 30
Descripción de los datos ............................................................................................ 30
Pruebas de Raíz unitaria ............................................................................................ 32
Pruebas de autocorrelación ........................................................................................ 36
Pruebas de Heterocedasticidad .................................................................................. 38
Pruebas de Cointegración .......................................................................................... 39
Pruebas de Normalidad .............................................................................................. 42
Causalidad ................................................................................................................. 43
Función Impulso Respuesta (FIR) .................................................................................... 44
HALLAZGOS ...................................................................................................................... 46
CONCLUSIONES ................................................................................................................ 47
ANEXOS .............................................................................................................................. 50
Costos variables .................................................................................................................. 50
Ecuación 1 Combustible................................................................................................ 50
Ecuación 2 Lubricantes ................................................................................................. 50
Ecuación 3 Llantas ........................................................................................................ 50
Ecuación 4 Servicio en monta llantas ........................................................................... 50
Ecuación 5 Salario y prestaciones ................................................................................. 50
Ecuación 6 Servicios de estación .................................................................................. 50
Costos fijos ......................................................................................................................... 51
3
Ecuación 7 Garaje, impuestos, administración y seguros ............................................. 51
Costos de capital ................................................................................................................ 51
BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................. 52
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RESUMEN
Actualmente una de las políticas públicas de subsidios más cuestiona es el Auxilio de
transporte, debido a que existe una percepción de no reflejar la realidad del contexto
colombiano y sus parámetros de estimación no son claros, incumpliendo con su objetivo de
garantizar o facilitar el acceso al transporte público. Sin embargo, es necesario analizar la
relación de causalidad entre el Auxilio y las tarifas de transporte público de las principales
ciudades del país desde el 2000 hasta el 2017, para determinar si es una medida eficaz
solventando el dinero que gasta un empleado en Colombia. Haciendo uso de pruebas
estadísticas de heterocedasticidad, autocorrelación y de impulso respuesta que permitan
comprender la forma de valoración del Auxilio.
Palabras claves: auxilio de transporte, transporte público, subsidios, políticas públicas,
accesibilidad al transporte.
ABSTRACT
Currently, one of the public policies of subsidy more questioned is transport allowance,
because there is a perception that it does not reflect the reality of the Colombian context
and its estimation parameters are not clear, in breach of its objective of guaranteeing or
facilitating access to the public transport. However, it is necessary to analyze the causality
between allowance and the public transport rates of the main cities of the country from
2000 to 2017, to determine if it is an effective measure by solving the money spent by an
employee in Colombia. Makes use of statistical tests of heteroscedasticity, autocorrelation
and impulse response that allow to understand the form of valuation of Allowance.
Key words: transport allowance, public transport, subsidy, public policies, transport
accessibility.
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INTRODUCCIÓN
El siguiente estudio tiene como objetivo principal determinar si las tarifas de transporte
público para las siete ciudades principales de Colombia (Bogotá, Medellín, Cali,
Barranquilla, Cartagena, Manizales y Pasto) ayudan a explicar el comportamiento del
auxilio de transporte decretado anualmente por los haceedores de política. Para ello se
realiza una pequeña contextualización al lector sobre ¿Qué es el auxilio de transporte y
cómo se calcula?, ¿Cómo se determinan los costos y las tarifas de transporte en Colombia?,
y mostrar cómo se generó el modelo actual de transporte público en Colombia estudiando
su historia. Los datos usados que conforman las dos series de tiempo tienen un periodo de
17 años (2000 – 2017), y fueron extraídas de la “Encuesta histórica de transporte de
pasajeros” del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).
Para lograr el objetivo principal, debemos recurrir a la econometría (teoría de series
temporales) mediante pruebas estadísticas, que permitan evaluar las características de los
datos y el comportamiento de las series a lo largo del tiempo. Algunas pruebas que se
usarán son: pruebas de autocorrelación, heterocedasticidad, estacionariedad, causalidad,
normalidad, cointegración, entre otras. Así podremos tener claridad, basados en la teoría
económica, si el auxilio de transporte es una medida eficaz para solventar el dinero que
gasta un empleado promedio en transporte público en Colombia.
Finalmente, se construirán las conclusiones respectivas del modelo basados en literatura
sobre diferentes países que evalúan la relación entre la accesibilidad al transporte público,
las políticas de subsidios al transporte y problemáticas sociales como la desigualdad y la
pobreza. De acuerdo a los hallazgos, se harán sugerencias del cálculo del auxilio de
transporte en Colombia para el modelo actual.
DEFINICIÓN DEL AUXILIO DE TRANSPORTE
Fue creado mediante la Ley 15 de 1959 y reglamentada por el decreto 1258 de 1959; tiene
como objetivo facilitar la movilidad del empleado desde su residencia hasta el lugar de
trabajo y viceversa. El monto está a cargo del empleador en los municipios donde las
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condiciones de transporte así lo requieran a juicio del gobierno. Asimismo, éste último
podrá decretar en relación con las exoneraciones totales o parciales que considere
convenientes, así como también podrá graduar su pago por escala de salarios o número de
trabajadores o monto del patrimonio del respectivo taller, negocio o empresa. El valor que
se paga por auxilio de transporte se pagará exclusivamente por los días trabajados.1
Esta medida aplica para los trabajadores dependientes que devenguen un salario mensual
menor de hasta dos veces el salario mínimo legal vigente y cuya residencia este a una
distancia mayor de 1000 metros del lugar de trabajo.
Según Gomez-Lobo autor de “AFFORDABILITY OF PUBLIC TRANSPORT A
METHODOLOGICAL CLARIFICATION” (2011) “Cualquier medida de asequibilidad que
cubre sólo los gastos de transporte está destinada a ser una visión muy parcial de bienestar
de los hogares. Además, el punto de referencia asequibilidad requerida para determinar si
los costos del transporte son altos o no es arbitraria” (septiembre, 2011; pág. 438). Lo
anterior, plantea un argumento en contra para el actual auxilio de transporte en Colombia,
dado que este es impuesto con el mínimo objetivo de lograr suplir un costo de movilidad.
Sin embargo, Gomez-Lobo destaca que en muchas ocasiones se introducen los subsidios
por razones sociales o distributivas, especialmente en los países en desarrollo. La
importancia del transporte accesible y asequible para el bienestar de las personas, radica en
que es una entrada complementaria a la obtención de otros beneficios sociales como la
educación, servicios de salud y oportunidades de empleo, entre otros. En este caso el
subsidio está totalmente enfocado en ayudar a solventar el gasto en transporte, para permitir
el acceso al empleo.
1 Ministerio de trabajo
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Gráfica No. 1: Auxilio de transporte y Salario mínimo desde 2000 hasta 2017
Fuente: Elaboración propia.
En la Gráfica No. 1 se puede observar el comportamiento creciente del Auxilio de transpo a
través del tiempo, esto se esperaba dado que anualmente la negociación de este subsidio es
debatida para compensar el aumento en el costo de vida, específicamente el costo de
transportarse. Para comprender el crecimiento de la serie, es necesario comprender cuales
son los factores que históricamente lo han determinado, que se van analizar a continuación.
ESTIMACIÓN DE LAS TARIFAS Y AUXILIO DE TRANSPORTE
Calculo del Auxilio de transporte
El valor del auxilio de transporte varía de forma periódica de acuerdo a lo consagrado por
los decretos del gobierno nacional; esa variación se presenta por lo general cada año y por
la misma época en que varía el salario mínimo legal, aunque legalmente no está supeditado
al mismo porcentaje de variación del mínimo ni al mismo período de aplicación.2
Para fijar el auxilio de transporte, existen tres factores que son claves: la inflación, la
productividad del país en el año anterior y las negociaciones entre sindicatos y empresarios.
2 Cartilla del Trabajo (2009)
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La estimación de este subsidio es muy similar a la que se realiza con el salario, es aquí
donde yace la similitud en sus crecimientos.
El primer indicador que se tiene en cuenta es la inflación, en el caso del auxilio se observa
el rubro de transporte de las cuentas nacionales. De acuerdo a Andrés Mauricio Ramírez
Secretario Técnico de Mintrabajo “la inflación determina cuanto ha crecido el costo de vida
para los colombianos, por lo cual es importante para entender el impacto en su consumo y
en el poder adquisitivo.” Debido a que el objetivo de este subsidio es evitar que los
trabajadores saquen de su propio bolsillo para desplazarse desde sus casas hasta el trabajo,
tener en cuenta este indicador, brinda cierta claridad respecto a cuanto es lo mínimo que
debería aumentar el auxilio para no afectar el acceso al servicio.
Sin embargo, Iván Daniel Jaramillo, investigador del Observatorio Laboral de la
Universidad del Rosario, indicó que “debido a la desconexión que hay entre las métricas
con las que el Gobierno fija el incremento de este subsidio cada año, y entre los factores
que determinan los costos operativos de los medios de transporte, muchas veces esta ayuda
se queda corta.”
Gráfica No.2: Variaciones anuales del IPC, IPC de transporte, Salario mínimo y
Auxilio de transporte.
Fuente: Elaboración propia
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El comportamiento del IPC ha tenido sus altos y bajos a lo largo del tiempo, debido a que
es una varible muy suceptible a cambios en la economía y que genera un fuerte impacto en
el bienestar de los colombianos. Desde el 2007 su comportamiento se ha hecho más
inestable, en el caso del rubro de transporte su tendencia se hace más pronunciada, pero
continua muy similar al IPC general. Por otra parte, las variaciones del Auxilio y el Salario
Mínimo son análogas, mostrando la relación que existe entre ambas por su forma de
estimación.
Ahora bien, el impacto generado por las variaciones del IPC en el Auxilio, no alcanza a ser
compensado por los aumentos que impone el gobierno, a pesar de que el Gobierno tiene
como norma que el Salario mínimo no puede subir menos que la inflación, en la Gráfica
No. 2 se puede percibir como a través del tiempo los usuarios pueden ir perdiendo poder
adquisitivo, a través de otros gastos como lo es el transporte público.
El segundo indicador evaluado es la productividad del país del año anterior, sin embargo
este aspecto se enfoca más para el salario mínimo. De acuerdo, a la teoría económica en los
mercados laborales competitivos los salarios se aproximan a la productividad marginal del
trabajo, por lo que los salarios deben seguir los cambios en la producción, lo que implica
que (salvo por alteraciones en la tasa de cambio y en la inflación) el costo unitario de la
mano de obra debe permanecer relativamente constante a lo largo del tiempo.
No obstante, la realidad del mercado laboral es otra, no es lo suficientemente competitivo
como para que las remuneraciones se mantengan cercanos al nivel de producción, además
de la influencia de los agentes económicos en los costos laborales sin tener en cuenta la
productividad, por ejemplo, fijando el salario mínimo, impuestos u otro tipos de cargas que
aumenta el costo de la mano de obra.
A partir de este planteamiento, es claro que la estimación del salario mínimo y el auxilio de
transporte no se puede realizar de forma aislada y sin considerar los demás factores de
costo del trabajo, dado que pueden alterar y reducir la competitividad en función de los
costos si no se mantienen vinculados a la productividad, por lo que es muy probable que se
caiga en excesos o subestimaciones a la hora de establecer el monto adecuado de
remuneración compatible con la productividad.
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El tercer punto a tener en cuenta es la propuesta que se obtiene de la negociación de
empresarios y sindicatos que es fundamental para determinar los aumentos, del salario y del
auxilio, sin embargo, rara vez se consigue llegar a un acuerdo, debido a que cada uno de los
agentes busca defender sus intereses, sin medir las repercusiones de sus decisiones a tal
punto que la última vez que llegaron a un acuerdo fue en el año 2013. Como usualmente no
se llega a un acuerdo bilateral, se aplican los dos anteriores indicadores y el gobierno
decreta el aumento de este subsidio.
Con base en lo anterior, es evidente que el aumento decretado por el gobierno ignora la
realidad de cada región del país al no tener en cuenta los verdaderos costos de la operación
de los Sistemas de Transporte de cada ciudad, los costos de tiempo de espera o la
sensibilidad de los consumidores por las variaciones de las tarifas, creando un subsidio
bastante ineficiente que no cumple con su objetivo de garantizar asequibilidad del servicio
para los trabajadores colombianos.
El método usualmente implementado para medir la asequibilidad es estimar la proporción
de los ingresos o gastos en transporte público. Sin embargo, Carruthers (2005), propone
utilizar un número fijo de viajes para estimar el gasto necesario en el transporte público en
lugar de utilizar el gasto observado de un hogar, dado que, el simple uso de los gastos no
garantiza la existencia de una relación monotónica entre el porcentaje de los ingresos o
gastos del hogar destinados al transporte público.
Carruthers define la asequibilidad como:
"la capacidad de hacer los viajes necesarios para el trabajo, la escuela, la salud y otros
servicios sociales, y hacer visitas a otros miembros de la familia u otros desplazamientos
urgentes sin tener que recortar otras actividades esenciales”
Formalmente, su Índice de Asequibilidad (IA) se define como:
𝐼𝐴 =∑ 𝑥𝑚𝑝𝑚
𝑀𝑚=1
𝑦
Donde 𝑥𝑚 es un parámetro fijo que en el caso de Carruthers (2005) se ha fijado en sesenta
viajes de 10 kilómetros al mes por miembro de la vivienda, 𝑦 es el ingreso del hogar y 𝑝𝑚
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es el precio de los viajes, que puede diferir entre los miembros del hogar, dependiendo del
tipo de transporte utilizado. La metodología propuesta por Carruthers hace posible la
comparación de la capacidad de pago del transporte público a través de ciudades y países.
Sin embargo, este índice sufre de algunos problemas fundamentales de análisis, que radican
en el hecho de ignorar aspectos tan importantes como el tiempo y la calidad del servicio.
Para los hogares puede ser mejor pagar tarifas más altas para un sistema de transporte
público que ofrece viajes rápidos o un servicio de mayor calidad. Ignorar el costo del
tiempo de viaje, es una falla de este índice, dado que este costo no sale directamente “de su
bolsillo” es un gasto relevante que los hogares evalúan.
A través de la anterior ecuación se puede analizar la accesibilidad del transporte público en
Colombia, comparándolas entre las ciudades principales del país, permitiendo comparar el
gasto en transporte con el alcance del subsidio al transporte público.
En este caso se simplifica el IA analizando un solo individuo que devenga un salario
mínimo mensual vigente, dado que cada mes tiene en promedio 22 días hábiles en los
cuales se desplaza de la casa al trabajo y regresa, es decir, realiza 44 viajes mensuales (𝑥 =
44). En cuanto a los precios se tomaran las tarifas de las 7 principales ciudades del país
desde el año 2000 hasta el 2017, para compararlas entre si y determinar el alcance de este
subsidio. Por último, como base del IA se tendrá en cuenta el Auxilio de transporte y el
Salario Mínimo, el primero para analizar en que proporción alcanza este subsidio a sopesar
el gasto en transporte y el segundo para determinar la proporción del gasto en transporte de
los ingresos de los trabajadores colombianos.
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Gráfica No.3: Índice de Accesibilidad con respecto al Salario Mínimo
Fuente: Elaboración propia
En esta gráfica podemos apreciar que porcentaje representa el Auxilio y el gasto promedio
en transporte de los trabajadores colombianos del Salario mínimo, para resaltar que el
incremento en este consumo ha sido mayor que el aumento en sus ingresos, generando un
mayor impacto en los bolsillos de los colombianos, dado que el subsidio se está quedando
corto en las principales ciudades.
Las tarifas de Bogotá generalmente han estado por encima del auxilio, aunque no siempre
han tenido un comportamiento creciente, lo que implica que poco a poco el gasto se han ido
suavizando. Por otra parte, las tarifas de Cali son las que han estado más a la par con el
auxilio, mientras que el resto de ciudades a medida que avanza el tiempo su proporción de
gasto se hace cada vez mayor.
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Gráfica No. 4: Indice de Accesibilidad con respecto al Auxilio de transporte
Fuente: Elaboración propia
En esta tasa entre gasto y Auxilio del transporte, se puede observar que históricamente el
auxilio ha logrado cubrir con su objetivo, excepto en Bogotá que siempre ha representado
un mayor costo, alrededor del 30%, sin embargo este fue decreciendo hasta el 2013, en el
que el gasto en el transporte se dispara para todas las ciudades, en parte esto se puede deber
a los aumentos en el índice de inflación y a la disparidad de los objetivos entre sindicatos y
empresarios, que llevaba al gobierno a estipular el subsidio con métricas pocos confiables y
que no reflejan la realidad del mercado de transporte.
Por otra parte, desde la teoría económica no hay un umbral utilizado para evaluar si los
gastos de transporte público en una ciudad son asequibles o no. Por lo cual definir un
subsidio basado en esa proporción de los ingresos o de los gastos puede ser arbitraría, dado
que ignora condiciones estructurales de cada caso en particular. Además, la realidad de
muchas familias colombianas es otra, en la que deben de tomar más de un medio de
transporte para poder llegar a sus trabajos, debido al crecimiento periférico de las ciudades
que ha desplazado a la clase obrera a los alrededores de las mismas.
Por último, es necesario entender el comportamiento de las tarifas y como varían a lo largo
del tiempo, por lo cual se debe analizar qué factores se tienen en cuenta en su estimación, lo
cual ayuda a vislumbrar la relación entre las series y comprender la realidad de este
mercado.
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Tarifas y costos del transporte público
Las tarifas de transporte público en los municipios del país son determinados por cada
Alcaldía, para evitar que todos los costos de este servicio se traspasen a las personas,
afectando la estabilidad económica de muchas personas. Los indicadores que los gobiernos
municipales tienen en cuenta son dos: la inflación del periodo anterior y los costos fijos y
variables de las compañías de transporte.
Los estudios sobre los costos para determinar la tarifa de transporte público se realiza, para
ciudades grandes, mediante un muestreo aleatorio representativo de las siguientes
categorías:
1. Parámetro de operación por clase de vehículo y nivel de servicio:
Kilómetros recorridos por mes, día y recorrido o carrera.
Kilómetros por día recorridos sin pasajero. (Para taxi)
Número de días trabajados por mes.
Número de recorridos o carreras por día.
Número de pasajeros movilizados por recorrido, día y mes.
Longitud promedio de la carrera. (Para taxi)
2. Parque automotor:
Para esta categoría se debe tener en cuenta el total de vehículos que operan dentro
de la jurisdicción, así como el modelo, marca, clase, placa, capacidad del vehículo,
etc.
3. Rutas autorizadas:
Se mencionan las rutas asignadas a la empresa, la distancia, tiempo promedio de la
ruta y el vehículo autorizado.
4. Investigación sobre los precios y rendimiento o frecuencia de cambio de los
insumos
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Luego de la obtención de estos datos, se procede a calcular la tarifa técnica del transporte
público teniendo en cuenta costos variables (combustible, lubricantes, llantas, salarios y
prestaciones, etc.), costos fijos (garajes, impuestos, administración, etc.) y el costo de
capital (ver anexos). Sin embargo, es decisión de la autoridad competente incluir otros
factores en el cálculo, siempre y cuando estos formen parte del sistema de transporte y
estén justificados técnica y económicamente.
Parte de las problemáticas a las que se ha enfrentado el mercado de transporte público en
Colombia, es que ha sufrido las consecuencias de hacedores de políticas públicas que no
buscan maximizar el beneficio social, sino sus intereses propios llevando a que los modelos
de transporte fracasen y traspassando los costos de la ineficiencia a los consumidores. Para
entender mejor esta situación se va presentar un análisis de la evolución del transporte
público en el país.
HISTORIA DEL TRANSPORTE PÚBLICO EN COLOMBIA
Es difícil establecer la fecha exacta en la cual se empezó a regular el servicio de transporte
público en Colombia. Según Salazar, “Aunque desde el inicio de la historia de la República
ha sido intensa la expedición de normas del sector de transporte, la gran mayoría se
restringieron, conforme con las circunstancias de la época, al diseño y la financiación de la
infraestructura vial” (2001, pág. 202).
No obstante, tomaremos como punto de partida la Constitución Política de 1886, debido a
que fue allí en donde se empezó a evidenciar una clara intervención del Estado en los
servicios públicos, dentro de los cuales se encuentra el servicio de transporte. El artículo 32
de la mencionada disposición, si bien permitió la libertad de empresa y la iniciativa privada,
le otorgó la facultad al Estado de intervenir en la economía con el fin de lograr un
desarrollo integral.
Ahora bien, a finales del siglo XIX, debido a la complejidad de los terrenos geográficos el
país contaba con caminos de herradura dispersos, en el que los medios de transportes
consistían en el transporte férreo y fluvial, complementado en mayor medida por animales
de carga que transportaban personas y productos.
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En 1905, el expresidente Reyes implemento normas para la construcción de sistemas de
transporte organizando la infraestructura del país, a través del Ministerio de Obras Públicas,
lo que permitió mejorar el sistema férreo y brindo indicios para nuestro actual medio de
transporte urbano.
El desarrollo del transporte férreo en Colombia siguió un proceso diferente al de la mayoría
de los países, en estos el crecimiento se dio como extensiones a partir de sistemas centrales.
En Colombia, se construyeron líneas férreas cortas para necesidades locales, con
especificaciones diferentes. La mayoría de los ferrocarriles se asentaron en el valle del río
Magdalena, como acceso a esa arteria. El ferrocarril del Atlántico logró integrar el sistema
férreo nacional al conectar los puertos del Atlántico y la región central del país. En Cali,
este medio de transporte permitió un acceso a la costa Pacífica, dándole un valor estratégico
a la ciudad, en otras regiones del país como el Amazonas y el Orinoco, no existió una
aproximación a las vías férreas.
Hasta 1930, los ferrocarriles fueron monopolio del transporte, cuando se inició la era de las
carreteras. Al llegar los automóviles al país el primer objetivo fue comunicar las
poblaciones con sus centros regionales, por el cual el Gobierno Nacional mediante la Ley
88 de 1931 creó el Consejo Nacional de Vías de Comunicación, encargado de preparar el
primer plan de Carreteras Nacionales; desarrollando una red de vías regionales y
municipales de 5.700 kilómetros de carreteras.
Correlativamente a lo anterior, fue surgiendo una nueva modalidad en la prestación del
servicio de transporte público. “La historia cita que la aparición de los primeros taxis en
Bogotá fue totalmente accidental y fruto de una terrible crisis económica que sobrevino en
1930” (El Tiempo, 2008). Sumado a la crisis económica del país, en los años de 1925 y
1926 se produjo una gran sequía en el río Magdalena que obstaculizó el transporte fluvial
de mercancías desde los puertos costeros hacia el interior. Debido a las circunstancias, una
flota de 120 vehículos que trajo la empresa PRACO, representante e importadora de Ford
para Colombia, quedó represada en el puerto de Barranquilla. Posteriormente, dichos
vehículos fueron trasladados a la capital del país para su comercialización. Sin embargo, no
existieron compradores y “Antonio María Pradilla, fundador de PRACO, decidió crear una
flota de taxis para buscar alguna rentabilidad de los inventarios.” (El Tiempo, 2008).
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Poco tiempo después apareció la empresa Taxis Rojos cuyo propietario era el señor
Leonidas Lara e Hijos, la cual aumentó el número de taxis en la ciudad de Bogotá. Así,
gradualmente se fue incrementando el negocio de taxis en el país. Una de las primeras
normas relacionadas con el servicio de transporte individual de pasajeros mediante
vehículos taxi que se expidió en Colombia fue el Decreto 826 de 1954, el cual definió lo
que debía entenderse por Empresa de Transporte Automotor, y estableció una serie de
requisitos mínimos para la prestación de este servicio (Rodríguez y Acevedo, 2012, págs.
262-265).
En cuanto a los otros medios de transporte, en 1948 gracias a la Misión Currie se resaltó la
evidente desconexión de las regiones del país, por lo que se destinó el 12% de las rentas
corrientes a la construcción de carreteras, de las cuales el 30% fue para la red troncal, y el
resto para vías de carácter municipal. En la década de los 50’se realizaron fuertes
inversiones de más de 5.000 millones en las carreteras del país logrando afianzar la era de
las carretas a través de la interconexión de la red vial del país.
El desarrollo del transporte urbano ha sido muy disperso a lo largo del territorio
colombiano, sin embargo, las ciudades principales comparten cierta similitud, por lo cual
analizar el contexto de Bogotá permite entender cómo se estructuró el sistema de buses y
por qué ha ido migrando a sistemas integrados masivos.
De acuerdo a un estudio de movilidad de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de los
Andes, una de las principales circunstancias que incentivo la implementación de los buses
en Colombia fue el Bogotazo debido a que la infraestructura de la ciudad y sobre todo el
Tranvía quedó destruida, por lo cual se debía decidir si invertir dinero en reconstruir este
medio de transporte o pasarse a un sistema de buses que era un modelo popular en varias
ciudades del mundo. Para esa fecha Bogotá ya contaba con algunos buses en las zonas en
las que no había Tranvía, una solución ideal habría sido optar por un sistema mixto entre
ambos modelos de transporte, sin embargo, solamente se optó por los buses urbanos que
inicialmente eran controlados por el Estado, es decir, era totalmente público, pero con el
paso de los años esa carga se volvió demasiado grande y se decidió privatizar
gradualmente hasta llegar al transporte colectivo en los años setenta.
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Al pasar a un modelo privado las reglas del juego son fundamentales para el buen
funcionamiento del sistema en el que se debe garantizar no afectar la calidad de vida de los
usuarios, no obstante, los requisitos que impuso el Estado eran mínimos, asignándole la
responsabilidad a las empresas afiladoras de administrar las rutas, pero dándole la libertad
de venderle a un tercero el derecho de ofrecer el servicio. Lo anterior, generó un conflicto
de intereses en el que las empresas afiladoras explotaban un bien público sin dar mucho a
cambio, volviendo las rutas “mercancía” en el que ellas se enajenaban cada vez más,
mientras más buses circularan en la ciudad llevando a una sobreoferta en el mercado.
La sostenibilidad de un sistema ineficiente y al mismo tiempo sujeto a las reglas del
mercado por tantos años fue gracias a la presión que los conductores ejercían a través de
los paros en los precios del transporte público, traspasando todo el costo de la ineficiencia a
los usuarios de este servicio que se veían sometidos a inequidades en la distribución de las
rutas, debido a que, las periferias eran marginadas por el alto costo de la operación en esa
zona. Además, todos se enfrentaban a las otras externalidades que generaba el sistema
como la contaminación, el desgaste de las vías secundarias; que no estaban habilitadas para
buses, el mal servicio y la congestión vehicular en las ciudades.
Finalmente, en diferentes ciudades se optaron por opciones de transporten que se ajustaran
a las infraestructuras de las ciudades y que resolvieran las problemáticas existentes con los
Sistemas de buses urbanos, es así como surgieron los Sistemas Integrados de Transporte
Masivo (SITM), que a pesar de no resolver problemáticas como la cobertura del servicio o
la eficiencia en transporte, le brinda un mayor orden al transporte y ayuda a modernizar las
ciudades.
CONTEXTO DEL MERCADO DE TRANSPORTE PÚBLICO
En las ciudades colombianas, de acuerdo a informes del Departamento Nacional de
Planeación, el 70% de los viajes se realiza a través del servicio público. Lo anterior se
explica principalmente debido a los bajos niveles de ingresos de la población. Sin
embargo, la tendencia general del servicio prestado por los sistemas de transporte público
es a desmejorar la calidad, reducir la velocidad de operación, incrementar los índices de
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accidentalidad y aumentar los tiempos de viaje para todos los usuarios, debido a los altos
niveles de congestión.
Además, el sistema de transporte urbano padece los efectos negativos que generan las
externalidades resultantes de la ineficiencia del modelo y la evolución desordenada del
transporte urbano, en las que en muchas ocasiones en lugar de contribuir al desarrollo de las
ciudades, han generado presiones en los costos y rezagos en la prestación de otros servicios
públicos. También, se puede percibir un panorama bastante complejo para la población
colombiana, en especial para la asalariada que deben someterse a esta modalidad de
transporte, debido a su bajo ingreso, dificultando así poder acceder a otros bienes y
servicios, e incluso obstaculizando su acceso al trabajo.
Ahora bien, la oferta de transporte público en Colombia generalmente ha sido a través de
empresas privadas, a las cuales el Estado y los organismos de control les asignan diferentes
rutas, que en muchas ocasiones se han modificado de forma arbitraría, para que sea suplida
con una variedad de vehículos como: bus, buseta, colectivo, Sistemas integrados de
transporte masivo (SITM), entre otros.
El crecimiento de las ciudades permite mejorar las condiciones de vida para ciertas
poblaciones y favorece a las empresas, dado que facilita la interacción de ella con sus
consumidores. Sin embargo, según Fedesarrollo “el crecimiento poblacional de las
ciudades genera incrementos en la congestión vehicular que afectan negativamente la
productividad de las empresas y la calidad de vida de los ciudadanos.” La anterior
externalidad negativa, viene acompañada de costos como: los largos periodos de tiempo
empleados en viajes, altos niveles de contaminación y mayores tasas de accidentalidad en
las vías.
La reducción de la congestión vehicular y de pasajeros debe ser atendida por la política
urbana, y que gran parte de las problemáticas en el transporte público es consecuencia de la
combinación de una oferta descentralizada que presta un servicio de baja calidad y una
oferta de infraestructura inadecuada (CONPES 3167 de 2002).
Por otra parte, el servicio se ha caracterizado por el uso de buses obsoletos, diseño de rutas
y operación inadecuadas, y sobreoferta de frecuencias. Además, los mecanismos de
20
remuneración a los conductores y la regulación sobre los buses, incitan prácticas de
competencia por pasajeros, el afán de los conductores y el uso de vehículos cuya vida útil
ha caducado. Por lo cual, se está viviendo en el país una transición al transporte público
organizado, desde finales de los años noventa.
Mapa No.1: Tarifas de transporte público en Colombia para el 2017
Fuente: Elaboración propia
Colombia se ha caracterizado por ser un país en el que sus regiones comparten razgos que
las identifican, en el Mapa No.1 se alcanza a percibir esta tendencia para la distribución del
costo de las tarifas de transporte público, por lo cual se va a implementar un análisis por
región profundizando en las siete ciudades principales del país para entender el contexto de
los modelos de transporte que viven las personas a lo largo del territorio colombiano.
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Gráfica No. 5: Tarifa para el bus corriente en la región Andina
Fuente: Elaboración propia
El principal medio de transporte en esta región es el bus corriente, el cual según el DANE,
es un vehículo automotor destinado al transporte de pasajeros, con una distancia entre ejes
mayor a cuatro metros (Art. 2, Dec. 1809 de 1990). Como se evidencia en la Gráfica No. 5
el comportamiento de la tarifa es creciente y en general las ciudades tienen un
comportamiento muy similar, con algunas diferencias en las proporciones de costo, esto es
evidente, debido a que los costos para las empresas privadas entre ciudades pueden tener
considerables diferencias. Las ciudades a tener en cuenta son Bogotá, Medellín, Manizales
y un caso particular Pereira, por ser una de las primeras en realizar las transición de los
sistemas de transporte tradicionales a los SITM.
Dentro del contexto de la ciudad de Bogotá, se tiene en cuenta aspectos relevantes como: la
superficie de área urbana de 30,137 has, una población de 8, 080,734 habitantes. Por otra
parte, las modalidades de transporte se enfoca más que todo al STM Transmilenio, los
taxis, lo vehículos privados y al Sistema de transporte tradicional (bus, buseta, colectivo,
microbuses). Según datos del DANE, la red vial, es utilizada en un gran porcentaje por
vehículos particulares, aproximadamente el 67% y solo el 23% por el transporte público.
22
Bogotá fue la primera ciudad en implementar un SITM llamado Transmilenio, a partir del
año 2001, el cual buscaba centralizar la gestión del transporte urbano, mejorar la movilidad,
reducir los costos y brindar un servicio más seguro y ordenado. Esta ciudad presenta una de
las tarifas más altas de transporte público del país, en sus diferentes modalidades. Un
limitante para su funcionamiento inicial era su elevado costo, con respecto a las otras
modalidades de transporte. Sin embargo, para el 2015 el uso del Transmilenio aumentó en
un 28,76% con respecto al último trimestre del 2014. En cambio, el uso del sistema de
transporte tradicional se redujo en un 21,4% los pasajeros movilizados.
Por otro lado, el sistema de transporte bogotano está afectado por factores como el continuo
crecimiento de la población, la sobreoferta del parque automotor de transporte público, la
superposición de rutas del transporte público urbano colectivo de pasajeros, la inadecuada
infraestructura en servicios conexos al transporte (parqueaderos, terminales de pasajeros y
de carga), generado por la ausencia de una planificación integrada del sector que no provee
una regulación del mercado del transporte, ocasionando un estado crítico del sistema vial y
la aplicación de medidas de choque (pico y placa), aspectos que influyen en la escasa
movilidad de los usuarios y a la contaminación ambiental, así como a la falta de seguridad
de las personas y, a la inexistente organización de las empresas transportadoras, constituyen
los problemas de movilidad en la ciudad.
Para el caso de Medellín, cuenta con una superficie de 380,6 km² y su población es de
3.821.797 habitantes en 2016. Con lo que respecta al transporte Medellín dispone de un
sistema privado de buses y busetas urbanos que atiende todos los distritos o zonas de la
urbe (DANE, 2016). Aunque la encuesta de percepción realizada por “Medellín Cómo
Vamos 2017”, muestra que este es el medio de transporte principal que usan sus habitantes,
la percepción de satisfacción del servicio disminuyó de 69% en 2016 a 62% en 2017,
siendo el taxi y la moto los mejores calificados para los mismos años.
Los taxis también son parte importante en el transporte de los paisas, gracias a las diversas
modalidades que presentan, tales como: pedido por teléfono, taxis colectivos, entre otros.
Además, ciudadanos y turistas cuentan con un amplio sistema masivo de transporte que
incluye, el primer metro de Colombia, Metrocable, tranvía y Metroplús, haciendo que el
desplazamiento por la ciudad y sus alrededores sea más diverso.
23
Sin embargo, esta ciudad es un ejemplo en la integración e inclusión en el transporte
público, debido a las políticas diferenciales que maneja como: la Tarjeta Cívica que permite
transbordos en casi todos los medios de transporte (Metrocable, metro, buses integradores,
etc.) sin costo adicional o las tarifas diferenciales que tienen los usuarios como estudiantes
y adultos mayores. Según, Jorge Mario Tobón, gerente social del Metro, manifestó que el
sistema le ahorró en el 2016 a la gente, en conjunto, por lo menos $200 mil millones.
Otra importante ciudad de la región, es Manizales la cual posee una superficie de 571,8 km²
y su población es de aproximadamente 398.874 habitantes en 2017. Los resultados de
satisfacción de los ciudadanos de Manizales con la movilidad, según “Manizales Cómo
vamos”, arrojan que el transporte más usado para desplazarse es el transporte público
colectivo (bus, buseta, micro, ejecutivo o colectivo) con un 51%, seguido de las motos,
19%. En cuanto a la satisfacción con las vías se presenta una disminución de 12 puntos
porcentuales entre 2015 (76%) y 2016 (64%). Aunque el transporte público colectivo fue el
que mayor proporción de ciudadanos movilizó en 2016 (52%), los buses y las busetas han
visto disminuido el número de pasajeros transportados entre 2007 y 2016, en 24% y 21%
respectivamente, esto principalmente por las nuevas preferencias de transporte por parte de
los ciudadanos.
Ahora bien, Pereira es la ciudad más poblada de la región del eje cafetero con 474,356
habitantes aproximadamente. Está ubicada en el centro-occidente del país, justo en el centro
del Triángulo de oro (Bogotá, Medellín, Cali) lo cual le ha dado una relevancia a nivel
comercial. En cuanto a las condiciones del transporte público, Pereira alberga diferentes
modalidades de transporte algunas de ellas son: buses, vehículos privados, Megabús
(SITM), taxi y mototaxi. Esta ciudad fue la segunda en implementar un SITM, en el año
2006. De acuerdo a la Contraloría General de la República, desde sus inicios hasta final del
año 2009 Megabús movilizó más 100 millones de pasajeros de los cuales el 58%
corresponde a pasajeros transportados por rutas troncales y el 42% a pasajeros que hacen
uso de las rutas alimentadoras. En cuanto a las tarifas han presentado un aumento de
alrededor de 100 pesos por año, en algunos se ha mantenido constante y maneja un costo
inferior a otras ciudades como Bogotá.
24
Según el informe del 2016 de Movilidad y espacio público del programa Pereira Cómo
vamos, indica que los mecanismos de transporte más usado por los Pereiranos son el bus y
la moto con un 27% ambos, el Megabús 16%, los automóviles 11%, a pie 9%, taxi 7%,
bicicleta 2% y mototaxi el 1%. De lo anterior, se puede percibir que predomina el
transporte privado como en otras ciudades de la región, el problema es que dicha modalidad
está aumentando, mientras el uso del transporte público decrece; en la actualidad por cada
tres habitantes existe un vehículo privado. Sin embargo, dicho decrecimiento proviene de la
ineficiencia del sistema la no racionalización del uso de vehículos privados y la no
promoción de otros medios de transporte.
Gráfica No. 6: Tarifa para el bus corriente en la región Pacífico
Fuente: Elaboración propia.
La tarifa de bus para los habitantes de la Región Pacífico evidencia una clara tendencia
creciente. La Gráfica No. 6 muestra una intuitiva similitud en el comportamiento de los
precios del pasaje del bus corriente de Pasto y Popayán. Con respecto a Cali, es la ciudad
con la tarifa más alta de la región durante el periodo de análisis, presentando una leve
reducción del pasaje de bus entre el 2008 y 2010. La tarifa de 2010 ($1.200), la toma como
impulso para seguir su tendencia creciente hasta llegar a los $1.500 en 2012. En este caso el
análisis se enfocará en Cali y Pasto.
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Cali, es uno de los más importantes centros económicos e industriales del país, y en
especial del suroccidente colombiano. Además, es la tercera ciudad más poblada con
2.420.013 habitantes aproximadamente y una superficie urbana 11,938 has. Los
mecanismos de transportes implementados abarcan los vehículos privados, Sistema de
transporte tradicional, MIO (STM), taxis, MIO cable, y bicicletas.
De acuerdo con el Plan de Movilidad de Planeación Municipal de 2015, se indica que el
89% del uso de las vías corresponde a carros o motos y un 9% a buses y bicicletas.
También, se especifica que el 16% de los viajes se hacen en transporte particular frente a
38% de viajes en sistemas de transporte público y 46% se hacen a pie o en bicicleta. En este
mismo plan se muestra que en 2011, 52% de los caleños manifestaban usar el transporte
público principalmente. No obstante, en 2014 cayó al 47%. Para el mismo período, el uso
principal del transporte privado pasó del 34% al 39%.
El Masivo Integrado de Occidente (MIO) inició su operación en el año 2009; en su primer
año de funcionamiento movilizó 21 millones de pasajeros de los cuales el 81% se
transportó en los corredores troncales, 12% por las rutas alimentadoras y 8% por las pre-
troncales. En los primeros años y hasta ahora la ciudad ha reemplazado su antiguo sistema
de transporte por el MIO que en el año 2012 abarco un 98% de la ciudad. Para el año 2013,
este SITM transportaba aproximadamente 450.000 y 500.000 mil pasajeros por día. La
tarifa manejada por el MIO es similar a la que maneja los otros medios de transporte de la
ciudad como el bus corriente. Su aumento ha sido progresivo en general variando en una
proporción de 100 pesos por año, aunque en los primeros años se mantuvo constante. En el
año 2015, se puso en funcionamiento el MIO cable que conecta la Terminal de
Cañaveralejo con el sector de Siloé a través de un sistema de cable aéreo suspendido.
Una de las problemáticas con respecto al SITM es la baja implementación del MIO que se
refleja en el descenso de pasajeros diarios, en el que de 477.626 pasajeros en 2013 paso a
471.969 en 2014, a pesar de que el municipio ha retirado 4.044 buses tradicionales,
alrededor de 84% de la oferta que había en 2007.
Pasto es la segunda ciudad más grande de la Región Pacífica, después de Cali. Según datos
del DANE cuenta con población de 550.000 habitantes en una mayor proporción ubicada
26
en la cabecera municipal. Con una superficie de 109.555 has, conformada por 415 barrios
distribuidas en 12 comunas.
De acuerdo al informe de “Línea base de movilidad en la ciudad de pasto en relación a la
prestación de servicios de transporte público, previa entrada en funcionamiento del SETP”,
se encontró que los mayores volúmenes de pasajeros se presentan en las horas pico de la
mañana en los tramos viales próximos al centro histórico y a los sub-centros de actividad
(comercio y centros educativos). Sin embargo, actualmente se enfrentan a una fuerte caída
en la demanda de este servicio ocasionada, por el auge de medios de transporte opcionales
como el mototaxismo, los taxis colectivos y los vehículos particulares que se dedican a
“piratear”. La raíz de esta problemática es de carácter social, debido a las tasas de
desempleo que conllevan a que las personas busquen otros medios para subsistir.
La prestación del servicio de transporte público colectivo de pasajeros se realiza con un
parque automotor vinculado a las cuatro empresas transportadoras: Transportes Ejecutivos
S.A. (TESA), Cooperativa de Transportadores Urbanos Ciudad de Pasto Ltda.
(COOTRANUR), Cooperativa Americana de Transportadores Ltda. (COOAMETRAN) y
Transportadora Autobuses del Sur Ltda. Según los reportes suministrados por las empresas,
la flota total operativa empleada para la prestación del servicio de transporte público
colectivo en el municipio de Pasto es de 486 vehículos, y hay una capacidad transportadora
total de 503 vehículos.
Actualmente, en Pasto se está trabajando en la implementación del Sistema Estratégico de
Transporte Público (SETP), que busca lograr una mejor prestación del servicio público,
integrar todos los modos de movilidad y estar a la vanguardia de la tecnología para
disminuir la accidentabilidad y mejorar la accesibilidad. Gracias a este proyecto a mediados
de 2018 los pastusos podrán contar con pago electrónico, señalización y paraderos, sistema
de gestión y control satelital, puntos de despacho y vías en buen estado.
27
Gráfica No. 7: Tarifa para el bus corriente en la Región Caribe
Fuente: Elaboración propia
En la zona caribe se dispone de tres ciudades para el estudio de la tarifa: Barranquilla,
Cartagena y Valledupar. Entre 2000-2006 la tarifa del bus corriente en Barranquilla estuvo
por encima de las ciudades restantes. Luego, a partir de 2008 se ubicó por debajo de la
tarifa de la ciudad de Cartagena, que durante el periodo de análisis (2000-2015), tuvo una
tendencia lineal creciente. Con respecto a Valledupar, su tarifa fue la menor durante todos
los periodos. Se van a tomar a Barranquilla y Cartagena, por ser las dos principales
ciudades de la región.
La ciudad de Barranquilla cuenta con 2.460.863 habitantes en 2015, una superficie de 154
km2, equivalente al 4,5% de la superficie del departamento del Atlántico. Del presupuesto
de inversión en 2015 (1.581.131), destina 140.643 (8,9%) al sector de trasporte, según el
DNP.
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Tabla No.1: Presupuesto de inversión al sector transporte del año 2015 para la ciudad de
Barranquilla
Fuente: Departamento Nacional de Planeación (DNP)
El transporte más usado por sus ciudadanos es el bus y las busetas, las cuales tiene tarifas
diferenciadas dependiendo de la antigüedad del modelo, como se puede observar en la base
de datos propuesta por el DANE. Al igual que las demás ciudades, barranquilla cuenta con
taxis aunque no son muy usados por los ciudadanos a comparación con los buses. Con
respecto al transporte integrado de transporte, la ciudad de Barranquilla y su área
metropolitana cuenta con Transmetro, que inició operaciones en 2001. Durante el trimestre
octubre – diciembre de 2016 este sistema contó con un parque automotor en servicio de
226 vehículos en promedio cada mes, aumentando 2,9% con respecto al mismo
período de 2015. En total, este sistema transportó 9,6 millones de pasajeros, con un
incremento de 3,8%. (DANE, 2016).
Con respecto a Cartagena posee una superficie de 572 km² y su población es de 1.013.389
habitantes en 2016, según el censo demográfico que realiza el DANE, lo que representaba
aproximadamente el 2,55% de la población total del país. Con lo que respecta al transporte
Cartagena de Indias dispone de múltiples y económicos medios de para desplazarse, como
servicios de taxi y buses de diferentes tipos: buses intermedios, microbuses, busetas. Existe
adicionalmente el servicio Metrocar, buses con aire acondicionado, que permiten
transportarse del Terminal de Transportes hacia diferentes barrios de la ciudad, incluyendo
la zona turística y la zona norte. (CartagenaCaribe, 2015).
29
En el cuarto trimestre de 2016 el sistema de transporte masivo de Cartagena
Transcaribe contó con un parque automotor en servicio de 114 vehículos en
promedio cada mes, transportó 7,6 millones de pasajeros, lo que equivale al 26% de los
usuarios en la ciudad. Este sistema inició operaciones en el segundo trimestre de
2016 (DANE, 2016).
Gráfica No. 7: Tarifa para el bus corriente en la Región Amazónica
Fuente: Elaboración propia
Aunque la región Amazónica está conformada por: Amazonas (Leticia), Caquetá
(Florencia), Guainía (Puerto Inírida), Guaviare (San José), Putumayo (Mocoa) y Vaupés
(Mitú) la base datos dispuesta por el DANE, no recopila información precisa o confiable de
las demás ciudades, por lo que se optó por tomar a Florencia como la ciudad base de
estudio, para determinar el comportamiento creciente y regular que se evidencia en la tarifa.
Además, esta es una de las zonas menos habitadas del país, con una gran limitación en el
transporte, debido a las condiciones geográficas, las cuales impiden que haya desarrollo
vial.
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Gráfica No. 8: Tarifa para el bus corriente en la Región Orinoquía
Fuente: Elaboración propia
Al igual que en la región amazónica solo se posee una ciudad con datos tarifarios
relevantes, en este caso Villavicencio. La tarifa para los pasajeros del bus corriente tuvo un
descenso desde 2000 hasta comienzos de 2002. A partir de 2002 la tendencia del pasaje de
bus ha ido en aumento hasta 2010, donde presenta una estabilidad de $700 hasta finales de
2011.
MODELO
Descripción de los datos
Los datos que nos van a permitir desarrollar el análisis estadístico están conformados por
las tarifas promedio del tipo transporte público más usado de cada ciudad, las cuales son
variables cuantitativas medidas en pesos colombianos desde el año 2000 hasta el 2017 de
31
las ocho ciudades principales de Colombia: Bogotá, Medellín, Cali, Barranquilla,
Cartagena, Manizales y Pasto, debido que a que tienen un sistema de transporte más
desarrollado y cuentan con una gran población. Estos datos cuentan con diferencias
relevantes entre ciudades, debido a que son determinados por la Alcaldía de cada municipio
a través de decretos. Las variaciones entre las series oscilan entre 20 y 200 pesos, siendo
esta última uno de los cambios más drásticos para una región.
Otro tipo de datos que se va implementar, es el auxilio de transporte el cual es una variable
cuantitativa medida en pesos colombianos, determinada por el Ministerio de transporte para
todo el país. Los periodos de análisis van a ser entre 2000 y 2017, sus variaciones están
muy relacionadas con las del salario mínimo.
Sin embargo, disponemos de tarifas que sufren alteraciones de un período a otro, por el
efecto que las variaciones de los precios ejercen sobre el valor nominal, lo cual no permite
realizar comparaciones correctas. El primer paso para conseguir resultados estadísticamente
confiables es deflactar las series, es decir, transformarlas a precios constantes para que los
valores sean equivalentes y, por lo tanto, comparables. De esta manera, se podrá analizar
correctamente las variaciones que experimentan las series a lo largo del tiempo.
Gráfica No. 9: Tarifas de transporte urbano deflactadas a precios del 2000.
Fuente: Elaboración propia
32
En la Gráfica No. 9, se puede evidenciar que al deflactar las series tienen un
comportamiento análogo a lo largo del tiempo, mostrando el fuerte efecto de distorsión que
ejercía la inflación sobre las tarifas. Empero, Bogotá, se muestra como la ciudad con los
precios reales más altos en transporte, seguida muy a la par por Medellín y Cali, a pesar de
que Cali siempre se ha caracterizado por tener el gasto más aproximado al Auxilio,
mostrando que sus tarifas son más sensibles a la inflación (Gráfica No. 4).
Gráfica No. 10: Auxilio de transporte nominal y real (Año base = 2000)
Fuente: Elaboración propia
En la Gráfica No.10, se muestra la serie nominal y real del Auxilio, en las cuales los valores
reales a precios constantes del 2000 están muy por encima de su versión nominal. A pesar
de lo anterior, su comportamiento guarda similitud al de las tarifas (Gráfica No.9), debido a
la transformación realizada por el deflactor construido de acuerdo al IPC de cada periodo y
del año base. El comportamiento lineal que existía en los datos, desaparece mostrando las
verdaderas variaciones a lo largo de la serie, que era el efecto esperado.
Pruebas de Raíz unitaria
Ahora bien, con las series deflactadas de las tarifas de transporte público de las siete
principales ciudades y el Auxilio de transporte, es necesario probar si las series oscilan
alrededor de sus medias, es decir, que no exista influencia del tiempo a lo largo de la serie,
33
de lo contrario no se puede garantizar que los supuestos macroeconómicos siempre se
cumplan por su comportamiento sesgado y no se podría saber si dos series de tiempo están
relacionadas en largo o en el corto plazo, impidiendo que se pueda probar la existencia de
cointegración, que en este caso es fundamental para entender la relación entre el Auxilio y
los precios de las tarifas.
Para la construcción del modelo es necesario, al menos, implementar tres pruebas que
permitan determinar si las 8 series deflactadas son estacionarias o no, y en el caso de no
serlo, encontrar el número de veces que se deben diferenciar, es decir, aplicar un proceso en
el que se calcula la diferencia entre cada dato y el anterior, hasta conseguir unas series
estacionarias. Esta es una estrategia conveniente, dado que nos permite comparar y evaluar
las series con diferentes pruebas en busca de eliminar la raíz unitaria, que es una
característica muy usual de las series que crecen a través del tiempo.
La primera prueba a realizar es el Test de Dickey Fuller Aumentado (ADF), su objetivo
principal es determinar la estacionariedad de una variable autorregresiva, tiene la ventaja
que aísla el efecto de la estacionalidad dentro de la prueba para evaluar la existencia de
raíces unitarias. Para usar la prueba, primero se deben ingresar los datos de cada una de las
series; la prueba ADF requiere que se escoja el número de rezagos óptimos, en este caso se
determinó un nivel máximo de rezagos aleatorios de 12. Luego, la prueba arroja un valor
estadístico, que nos permite evaluar con cierto nivel de confianza (generalmente el 5%) la
hipótesis nula (Ho): La serie no es estacionaria y la hipótesis alternativa (Ha): La serie es
estacionaria. Este proceso nos puede llevar a diferenciar n veces hasta que consigamos el
orden de integración de la serie, aunque la mayoría de las series económicas son
estacionarias o estacionarias de primer orden.
La segunda prueba es el Test de Phillips-Perron (PP) el cual realiza una modificación al test
de Dickey Fuller (DF) para permitir errores heterocedástico. En vez de incluir más rezagos,
se corrige el estadístico t calculado directamente. Una ventaja de la prueba es que asume
formas no funcionales para el proceso de errores de la variable, es decir, es una prueba no
paramétrica que permite aplicarse a una serie amplia de problemas, sin embargo, su
34
funcionamiento es mejor para muestras muy grandes. Este test no necesita rezagos
adicionales, dado que modifica el estadístico de prueba, facilitando su implementación. El
objetivo del test es el mismo del ADF, es decir, analiza si una serie es estacionaria con la
Ho: existe al menos una raíz (no estacionaria) y la Ha: no existe raíz unitaria
(estacionaria).
La tercera prueba es el Test de Kwiatkowsky, Phillips, Schmidt y Shin (KPSS), al igual que
los anteriores test nos permite determinar si una serie es estacionaria. Lo interesante de esta
prueba es que se enfoca en la tendencia estacionaria, ya que, es factible que una serie de
tiempo no sea estacionaria, no tenga una raíz unitaria y continúe estacionaria, es decir, la
media pude crecer o decrecer a lo largo del tiempo, pero en el caso de una perturbación el
efecto será transitorio, porque la serie convergerá de nuevo a su media que no se vio
afectada por el choque. En este caso la hipótesis nula es a la inversa y se enfoca en observar
si una variable puede rechazar estacionariedad, es decir, Ho: La serie es estacionaria; Ha:
La serie no es estacionaria.
En este proceso es necesario tener claro que la veracidad de las pruebas va a depender de
las propiedades de los datos. Por lo cual, la estrategia será realizar 3 diferentes pruebas para
conocer si cada una de las series son estacionarias o no, para al final poder concluir por lo
menos, con dos de las tres pruebas.
Tabla No. 2: Pruebas de raíz unitaria para las series sin diferenciar
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
P-valor a Hipótesis P-valor a Hipótesis P-valor a Hipótesis
Auxilio 0,1 0.05 Ho 0,33 0.05 Ho 0,11 0.05 Ho
Bogotá 0,1 0.05 Ho 0,30 0.05 Ho 0,11 0.05 Ho
Manizales 0,1 0.05 Ho 0,32 0.05 Ho 0,10 0.05 Ho
Medellín 0,1 0.05 Ho 0,31 0.05 Ho 0,10 0.05 Ho
Cali 0,1 0.05 Ho 0,30 0.05 Ho 0,10 0.05 Ho
Barranquilla 0,1 0.05 Ho 0,27 0.05 Ho 0,10 0.05 Ho
Cartagena 0,1 0.05 Ho 0,32 0.05 Ho 0,09 0.05 Ho
Pasto 0,1 0.05 Ho 0,34 0.05 Ho 0,11 0.05 Ho
Ho: Raíz unitaria Ha: Estacionaria Ho: No estacionaria Ha: Estacionaria Ho: No hay raíces unitarias Ha: Hay raíces unitarias
Series sin
diferenciar
Dickey Fuller Aumentada Phillips Perron Kwiatkowsky, Phillips, Schmidt y Shin
35
En la Tabla No.2 se puede observar que cada una de las series (auxilio de transporte y las 7
ciudades principales de Colombia) posee al menos una raíz unitaria, gracias a que no se
puede rechazar Ho de las pruebas ADF y Phillips Perron para cada una de las series.
Aunque la prueba KPSS indique que las series son estacionarias con un α=10% no es lo
suficientemente fuerte para poder determinar la estacionariedad de las series. Por ende, se
debe diferenciar cada una de las series con el objetivo de transformarlas, esto para eliminar
el comportamiento lineal, logrando así que el valor medio de cada una de serie sea estable a
lo largo del tiempo. Además, garantizaremos que la varianza sea constante y la covarianza
entre las observaciones no dependa del tiempo.
Tabla No. 3: Pruebas de raíz unitaria para las series en primera diferencia
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
En la Tabla No.3, se muestran los resultados luego de diferenciar las series, indicando que
para cada una de las pruebas las ocho series son estacionarias. Gracias a que el p-valor
asociado para las pruebas ADF y PP es menor que el nivel de significancia del 5%,
podremos rechazar la hipótesis nula de cada prueba y aceptar la hipótesis alterna de
estacionariedad de las series. En cuanto a la prueba KPSS, el p-valor asociado a cada serie
es mayor que el nivel de significancia, por lo cual, se acepta la hipótesis nula de no
existencia de raíz unitaria en la serie, es decir, estacionariedad.
P-valor a Hipótesis P-valor a Hipótesis P-valor a Hipótesis
Auxilio 0,01 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Bogotá 0,01 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Manizales 0,02 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,07 0.05 Ho
Medellín 0,02 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Cali 0,01 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Barranquilla 0,01 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Cartagena 0,02 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Pasto 0,02 0.05 Ha 0,01 0.05 Ha 0,08 0.05 Ho
Ho: Raíz unitaria Ha: Estacionaria Ho: No estacionaria Ha: Estacionaria Ho: No hay raíces unitarias Ha: Hay raíces unitarias
Series
diferenciadas 1 vez
Dickey Fuller Aumentada Phillips Perron Kwiatkowsky, Phillips, Schmidt y Shin
36
Pruebas de autocorrelación
El objetivo de estas pruebas es determinar si existe correlación entre los errores o entre los
rezagos de la serie. Esta problemática es muy usual en las series temporales y puede
generar la estimación de coeficientes sesgados, es decir, que no son constantes a lo largo
del tiempo; siendo estimadores pocos confiables para probar las hipótesis.
Para realizar este tipo de pruebas en el modelo es necesario construir un “dataframe” entre
cada tarifa deflactada con el auxilio de transporte. Luego, se selecciona el número de
rezagos óptimos con el objetivo de asegurar que los residuos sean “ruido blanco”. A través
del comando VarSelect del programa R Studio, el cual permite, identificar el retardo
óptimo, para encontrar los estimadores correctos. En este caso, se van a implementar dos
pruebas de autocorrelación: Test Breusch-Godfrey (BG) y Test de Portmanteau
Asymptotic.
El test de correlación serial de Breusch–Godfrey tiene como objetivo identificar la
presencia de dependencia serial dentro de un modelo, previniendo la estimación de
parámetros sub-óptimos. La prueba consiste en realizar una regresión auxiliar con Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO) para hacer un contraste de autocorrelación de orden p en los
parámetros estimados. Las hipótesis que se evalúa son: Ho: No existe autocorrelación; Ha:
Existe autocorrelación.
Tabla No. 4: Prueba de Breusch-Godfrey
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
Rezagos p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis
1 0,315 Ho 0,577 Ho 0,102 Ho 0,791 Ho 0,152 Ho 0,893 Ho 0,610 Ho
2 0,016 Ha 0,059 Ho 0,102 Ho 0,062 Ho 0,025 Ha 0,089 Ho 0,056 Ho
3 0,021 Ha 0,127 Ho 0,029 Ha 0,190 Ho 0,034 Ha 0,053 Ho 0,146 Ho
4 0,041 Ha 0,043 Ha 0,060 Ho 0,230 Ho 0,030 Ha 0,168 Ho 0,023 Ha
5 0,070 Ho 0,070 Ho 0,070 Ho 0,070 Ho 0,070 Ho 0,070 Ho 0,070 Ho
6 0,185 Ho 0,185 Ho 0,185 Ho 0,185 Ho 0,185 Ho 0,185 Ho 0,185 Ho
7 0,363 Ho 0,363 Ho 0,363 Ho 0,363 Ho 0,363 Ho 0,363 Ho 0,363 Ho
8 0,568 Ho 0,568 Ho 0,568 Ho 0,568 Ho 0,568 Ho 0,568 Ho 0,568 Ho
9 0,749 Ho 0,749 Ho 0,749 Ho 0,749 Ho 0,749 Ho 0,749 Ho 0,749 Ho
10 0,875 Ho 0,875 Ho 0,875 Ho 0,875 Ho 0,875 Ho 0,875 Ho 0,875 Ho
11 0,947 Ho 0,947 Ho 0,947 Ho 0,947 Ho 0,947 Ho 0,947 Ho 0,947 Ho
12 0,981 Ho 0,981 Ho 0,981 Ho 0,981 Ho 0,981 Ho 0,981 Ho 0,981 Ho
Ho: No existe autocorrelación Ha: Existe autocorrelación
Test de autocorrelación de Breusch-Godfrey
PASTOBOGOTÁ MANIZALES MEDELLÍN CALI BARRANQUILLA CARTAGENA
37
Al realizar la prueba de autocorrelación de Breusch–Godfrey podemos establecer que los
errores no son linealmente dependientes entre sí. Debido a que para el primer rezago, el p-
valor asociado a la tarifa de transporte de cada ciudad es menor que el 0,05 nivel de
significancia, permitiéndonos asegurar que no tenemos problemas de autocorrelación.
Además, a partir del quinto rezago, los estimadores de las series también gozarán de tener
la mínima varianza posible.
El test Portmanteau tiene como propósito probar la no correlación en los residuos. Una de
las ventajas de esta prueba, es que ofrece un criterio general sobre la correcta simulación
del comportamiento de una variable. Las hipótesis propuestas por la prueba son: Ho: Las
autocorrelaciones se asocian a una serie aleatoria; Ha: Presencia de autocorrelación.
Para poder concluir se implementa el criterio de rechazo de la hipótesis nula que ocurre
cuando el p-valor de la prueba es menor o igual al 0,05 nivel de significancia. Si es mayor
no podemos suponer aleatoriedad.
Tabla No. 5: Prueba de Portmanteau
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
Las correlaciones de las tarifas de transporte se asocian a una seria aleatoria, gracias a que
no hubo evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula a partir del rezago tres. Sin
embargo, las tarifas de transporte de Medellín poseen autocorrelación hasta el rezago
cuatro, debido a que el P-valor asociado es menor al 0,05 nivel de significancia.
Rezagos p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis p-valor Hipótesis
1 - - - - - - - - - - - - - -
2 0 Ha 0 Ha 0 Ha 0 Ha 0 Ha 0 Ha 0 Ha
3 0,103 Ho 0,073 Ho 0,012 Ha 0,068 Ho 0,060 Ho 0,383 Ho 0,437 Ho
4 0,133 Ho 0,236 Ho 0,025 Ha 0,150 Ho 0,128 Ho 0,325 Ho 0,146 Ho
5 0,128 Ho 0,411 Ho 0,053 Ho 0,175 Ho 0,382 Ho 0,260 Ho 0,187 Ho
6 0,307 Ho 0,348 Ho 0,131 Ho 0,252 Ho 0,520 Ho 0,537 Ho 0,414 Ho
7 0,456 Ho 0,549 Ho 0,221 Ho 0,449 Ho 0,659 Ho 0,623 Ho 0,547 Ho
8 0,584 Ho 0,644 Ho 0,340 Ho 0,666 Ho 0,789 Ho 0,815 Ho 0,729 Ho
9 0,774 Ho 0,811 Ho 0,495 Ho 0,839 Ho 0,898 Ho 0,923 Ho 0,854 Ho
10 0,899 Ho 0,922 Ho 0,668 Ho 0,935 Ho 0,963 Ho 0,973 Ho 0,944 Ho
11 0,963 Ho 0,971 Ho 0,801 Ho 0,979 Ho 0,989 Ho 0,990 Ho 0,983 Ho
12 0,988 Ho 0,991 Ho 0,901 Ho 0,995 Ho 0,997 Ho 0,997 Ho 0,995 Ho
Ho: Las autocorrelaciones se asocian a una serie aleatoria Ha: Existe autocorrelación
Test de autocorrelación de Portmanteau Asymptotic
BOGOTÁ MANIZALES MEDELLÍN CALI BARRANQUILLA CARTAGENA PASTO
38
Al corroborar la no existencia de autocorrelación en los errores estaremos asegurado la
validez de las conclusiones a posteriori de nuestro modelo, debido a que los estimadores
van ser insesgados y eficientes.
Pruebas de Heterocedasticidad
Esta prueba permite determinar cuando la varianza de los errores no es constante para toda
la muestra, lo cual es de vital importancia, debido a que si no se detecta y se corrige la
heterocedasticidad, los estimadores de mínimos cuadrados no serán eficientes, ya que no
poseen la mínima varianza posible. Por tanto, no podremos hacer conclusiones reales con
nuestro modelo. La Heterocedasticidad ocurre cuando se viola el tercer supuesto sobre la
varianza de los errores del Teorema de Gauss Markov.
Por consiguiente, se hace uso de la prueba formal ARCHtest, la cual evalúa las siguientes
hipótesis: Ho: Homocedasticidad; Ha: Heterocedasticidad. El criterio de rechazo de la
hipótesis nula ocurre cuando el p-valor de la prueba es menor o igual al 0,05 nivel de
significancia. En este caso, habrá evidencia suficiente para aceptar la hipótesis alternativa
que indica la presencia de heterocedasticidad.
Tabla No. 5: Prueba de heterocedasticidad
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
Luego de realizar la prueba de heterocedasticidad para nuestro modelo, no encontramos la
existencia de este problema. Gracias a que no se cumple el criterio de rechazo de la
BOGOTÁ MANIZALES MEDELLÍN CALI BARRANQUILLA CARTAGENA PASTO
a Hipótesis
1 0,34685 0,84254 0,89395 0,33554 0,38564 0,47318 0,91540 0,05 Ho
2 0,22569 0,35365 0,92147 0,22198 0,64174 0,49965 0,24887 0,05 Ho
3 0,53911 0,18318 0,50325 0,30221 0,13934 0,52635 0,36806 0,05 Ho
4 0,61205 0,61205 0,61205 0,61205 0,61205 0,61205 0,61205 0,05 Ho
5 0,95811 0,95811 0,95811 0,95811 0,95811 0,95811 0,95811 0,05 Ho
6 0,99922 0,99922 0,99922 0,99922 0,99922 0,99922 0,99922 0,05 Ho
7 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 0,05 Ho
8 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 0,05 Ho
9 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 0,05 Ho
10 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 0,05 Ho
11 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 1,00000 0,05 Ho
12 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,05 Ha
Ho: Homocedasticidad Ha: Heterocedasticidad
RezagosP-valor
39
hipótesis nula, como se puede observar en la tabla 5. Al conocer que en nuestro modelo no
existe la presencia de heterocedaticidad, podemos estar seguros que las conclusiones que
podamos construir a partir de los resultados serán válidas.
Pruebas de Cointegración
Las pruebas de cointegración permiten determinar la existencia de una relación de un
equilibrio de largo plazo entre las series de tiempo, por lo cual a pesar de que las series
crezcan a lo largo del tiempo, hay fuerzas económicas que tienden a empujarlas a un
equilibrio.
Para que dos series estén cointegradas es necesario que se cumplan dos condiciones: ambas
series deben ser estacionarias de igual orden (pero diferentes de cero) y que exista una
combinación lineal de ambas que sea estacionaria de orden cero.
Uno de los métodos más comunes para probar la cointegración es el de Johansen, para el
cual primero se debe determinar la existencia de raíces unitarias, después especificar un
Vector AutoRegresivo con las series diferenciadas (hasta que sean estacionarias); para
nuestras series deflactadas ya se ha construído el vector y se ha determinado el número de
rezagos óptimos desde las pruebas de autocorrelación.
40
Tabla No. 5: Prueba de cointegración de Johansen
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
El método de Johansen considera las pruebas de Máximo Valor Propio (MAX), lado
izquierdo de la Tabla No. 5 y la prueba de la Traza (TRACE), lado derecho de la misma.
Las hipótesis evaluadas son: Ho: No existe vectores de cointegración, Ha: Existe un vector
de cointegración. Se rechaza Ho, cuando el valor del estadístico de Traza o el Máximo
Valor Propio sea mayor que el valor crítico seleccionado, normalmente el de 5 %. De
acuerdo a lo anterior, a nivel de confianza del 95%, podemos aceptar la Ho, para cuatro de
las siete ciudades: Bogotá, Cali, Manizales y Pasto; para el resto se identifica una la
existencia de al menos un vector de cointegración, por lo cual se intuye de que las series
tienen un equilibrio de largo plazo, sin embargo, es necesario implementar otras pruebas
para poder corroborar dicha relación.
Otra prueba que sirve para conocer si dos o más series están cointegradas es la de Phillips y
Ouliaris. Al igual que el método de Johansen, el objetivo de la prueba es determinar si
existe una relación a largo plazo entre el auxilio de transporte y las diferentes tarifas del
transporte público, es decir, si existe cointegración entre las series (Auxilio de transporte y
10% 5% 1% 10% 5% 1%
r <= 1 | 7,91 7,52 9,24 12,97 7,91 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 16,78 13,75 15,67 20,2 24,69 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 7,57 7,52 9,24 12,97 7,57 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 18,39 13,75 15,67 20,2 25,96 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 12,24 7,52 9,24 12,97 12,24 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 17,79 13,75 15,67 20,2 30,03 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 7,57 7,52 9,24 12,97 7,57 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 18,39 13,75 15,67 20,2 25,96 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 14,58 7,52 9,24 12,97 14,58 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 21,78 13,75 15,67 20,2 36,36 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 10,44 7,52 9,24 12,97 10,44 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 18,87 13,75 15,67 20,2 29,32 17,85 19,96 24,6
r <= 1 | 4,27 7,52 9,24 12,97 4,27 7,52 9,24 12,97
r = 0 | 15,23 13,75 15,67 20,2 19,5 17,85 19,96 24,6
Ho: No existen vectores de cointegración Ha: Existe un vector de cointegración
MEDELLÍN
CALI
BARRANQUILLA
CARTAGENA
PASTO
BOGOTÁ
MANIZALES
Valores críticos (MAX) Valores críticos (TRACE)Valor del
test
Valor del
test
41
tarifa de “ciudad”). La prueba de Pu (variance ratio test) va a crear una regresión
dependiendo del orden de las columnas del objeto en estudio, en nuestro caso, lo hará con
el auxlio de transporte en función de las tarifas de transporte, y sobre esos residuos hará una
prueba de Phillips y Perron. Las hipótesis que se evalúa son: Ho: No existe cointegración;
Ha: Existe cointegración. El criterio de rechazo de la hipótesis nula ocurre cuando el valor
del test (valor calculado) de la prueba es mayor o igual a los valores críticos de
significancia (1%, 5% y 10%). En este caso, no habrá evidencia suficiente para rechazar la
hipótesis nula, indicando la no cointegración de las series en estudio.
Tabla No. 6: Prueba de Phillips y Ouliaris
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
En la Tabla No. 6 al realizar la prueba Pu, encontramos que no existe una relación de largo
plazo entre las diferentes ciudades en estudio y el auxilio de transporte, para ningún nivel
de significancia. Sin embargo, las tarifas de transporte de Barranquilla y el auxilio de
transporte están cointegradas al 10% de significancia, debido a que el valor calculado de las
tarifas para Barranquilla (27,8536) es igual al valor crítico de la prueba a 10% (27,8536).
10% 5% 1% Hipótesis
BOGOTÁ 11,2574 27,8536 33,713 48,0021 Ho
MANIZALES 10,2329 27,8536 33,713 48,0021 Ho
MEDELLÍN 10,0145 27,8536 33,713 48,0021 Ho
CALI 11,6927 27,8536 33,713 48,0021 Ho
BARRANQUILLA 27,8536 27,8536 33,713 48,0021 Ha
CARTAGENA 11,9319 27,8536 33,713 48,0021 Ho
PASTO 17,0066 27,8536 33,713 48,0021 Ho
Ho: No existe cointegración Ha: Existe cointegración
Valores críticosCiudades
Valor del
test
42
Tabla No. 7: Prueba de cointegración PZ
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
La estructura de la prueba de Pz (Multivariate trace test) es similar a la prueba Pu con la
diferencia que no considera el orden de las variables. Posee las mismas hipótesis y mismo
criterio de rechazo. En la Tabla No.7 podemos observar que no existe una relación a largo
plazo entre las tarifas de transporte de las diferentes ciudades y el auxilio de transporte,
incluso Barranquilla, la cual en la prueba Pz arrojó que tenía una relación con el auxilio de
transporte a largo plazo.
Pruebas de Normalidad
La prueba de normalidad permite establecer si un conjunto de datos se ajusta a una
distribución normal. El objetivo de realizar esta prueba en nuestro modelo, es comprobar
que los errores sean normales. Esto con el fin de que los estimadores también lo sean, y así
poder validar las conclusiones que arroje nuestro modelo. Las hipótesis que se evalúa son:
Ho: Los datos vienen de una distribución normal multivariada; Ho: Todos los residuos son
insesgados; Ho: La curtosis es la adecuada para la distribución normal. El criterio de
rechazo de la hipótesis nula ocurre cuando el P-valor del test es menor o igual al 5% nivel
de significancia.
10% 5% 1% Hipótesis
BOGOTÁ 19,7113 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
MANIZALES 19,2808 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
MEDELLÍN 18,0303 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
CALI 21,6425 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
BARRANQUILLA 12,3398 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
CARTAGENA 18,762 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
PASTO 25,2431 47,5877 55,2202 71,9273 Ho
Ho: No existe cointegración Ha: Existe cointegración
Valores críticosValor del
testCiudades
43
Tabla No. 8: Prueba de normalidad
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
Después de realizar la prueba de normalidad podemos establecer que las tarifas de
transporte de las ciudades en estudio vienen de una distribución normal, sus residuos son
insesgados y la curtosis es la adecuada para una distribución normal. Gracias a esto
podemos realizar inferencia sobre los estimadores y llegar a conclusiones válidas sobre el
modelo.
Causalidad
La causalidad se determina cuando una variable influye directamente en el comportamiento
de otra variable, es decir, cuando existe una relación de causa y efecto entre dos variables, y
no una mera correlación entre ellas. El objetivo de realizar esta prueba para nuestro modelo,
es determinar con certeza si existe un efecto causal entre las tarifas de transporte de las
diferentes ciudades de estudio y el auxilio de transporte, es decir, si existe una relación
directa entre el comportamiento del auxilio de transporte y las diferentes tarifas. Las
hipótesis que se evalúa son: Ho: No existe causalidad entre las tarifas de "Ciudad" y el
Auxilio de transporte; Ha: Existe causalidad entre las tarifas de "Ciudad" y el Auxilio de
transporte; *Ho: No hay causalidad instantánea entre las tarifas de "Ciudad" y el Auxilio;
*Ha: Existe causalidad instantánea entre las tarifas de "Ciudad" y el Auxilio. El criterio de
rechazo de la hipótesis nula ocurre cuando el valor F de la prueba es menor o igual al P-
valor asociado de la prueba. En este caso, habrá evidencia suficiente para rechazar la
JB TEST SKEWNESS KURTOSIS
BOGOTÁ 0,7559 0,7242 0,5365
MANIZALES 0,8042 0,5489 0,8083
MEDELLÍN 0,8001 0,5031 0,8718
CALI 0,6656 0,4552 0,6672
BARRANQUILLA 0,6061 0,4015 0,64
CARTAGENA 0,4306 0,368 0,402
PASTO 0,6346 0,3962 0,7032
Ho: Los datos vienen de una distribución normal multivariada
Ho: Todos los residuos son insesgados
Ho: La kurtosis es la adecuada para la distribución normal
P-valorCiudades
44
hipótesis nula, indicando la existencia de causalidad o causalidad instantánea entre las
tarifas de "Ciudad" y el Auxilio de transporte.
Tabla No. 9: Causalidad entre las tarifas de transporte público y el Auxilio de
transporte
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
En la Tabla No. 9, se resumen los resultados de las pruebas de causalidad, en las que se
encontró que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula para cada una de
las ciudades, dando como resultado la No existencia de causalidad (causalidad instantánea)
entre las tarifas de transporte y el auxilio de transporte. Sin embargo, podemos observar la
existencia de causalidad (causalidad instantánea) entre las tarifas de transporte de Medellín
y el auxilio de transporte, gracias a que el F-test (0,008) es menor al 0,05 de nivel de
significancia.
Función Impulso Respuesta (FIR)
El objetivo de probar esta función en nuestro modelo es observar el comportamiento del
auxilio de transporte presente y futuro frente a cambios en los errores. La función impulso
respuesta es un análisis mediante simulación de las reacciones que causan las variables
endógenas a las variables exógenas.
Al realizar las pruebas de impulso repuesta para las tarifas de transporte de las diferentes
ciudades en estudio y el auxilio de transporte, podemos observar que el intervalo de
F-test P-valor Hipótesis P-valor Hipótesis
BOGOTÁ 0,55152 0,5846 Ho 0,006314 Ho
MANIZALES 0,18762 0,8304 Ho 0,006364 Ho
MEDELLÍN 0,0082152 0,9918 Ha 0,006192 Ha
CALI 0,16226 0,8513 Ho 0,006286 Ho
BARRANQUILLA 0,30578 0,7399 Ho 0,006482 Ho
CARTAGENA 0,49443 0,6172 Ho 0,006237 Ho
PASTO 0,13925 0,8708 Ho 0,006282 Ho
Ho: No existe causalidad entre las tarifas de "Ciudad" y el Auxilio de transporte
*Ho: No hay causalidad instantanea entre las tarifas de "Ciudad" y el Auxilio de transporte
CiudadesGranger Instantanea*
45
confianza siempre contiene a cero. Esto nos permite concluir que choques inesperados de
las tarifas de transporte no generan cambios en el auxilio de transporte.
Gráfica No. 9, 10, 11 y 12: FIR aplicando choques a las tarifas de transporte público
de las ciudades: Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla, para analizar su efecto en el
Auxilio de transporte.
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
46
Gráfica No. 13, 14 y 15: FIR aplicando choques a las tarifas de transporte público de
las ciudades: Cartagena, Manizales, y Pasto, para analizar su efecto en el Auxilio de
transporte.
Fuente: Elaboración propia a través de R Studio
HALLAZGOS
Podemos realizar conclusiones veraces a partir de los resultados que nos brinde el
modelo, debido a que este no posee problemas de heterocedasticidad.
Podemos ratificar que no hay una relación directa entre el auxilio de transporte y las
tarifas de transporte para las siete ciudades principales de Colombia. Sólo es una
mera correlación.
No hay una relación a largo plazo (cointegración) entre el auxilio de transporte y las
tarifas de transporte para las siete ciudades principales de Colombia.
No existe una reacción en el comportamiento del auxilio de transporte ante choques
inesperados en las tarifas de transporte para las siete ciudades principales de
Colombia.
47
CONCLUSIONES
Este trabajo tuvo como fin analizar el comportamiento del auxilio de transporte y las
tarifas de transporte para las siete ciudades principales de Colombia (2000 – 2017),
mediante la utilización de series temporales. El modelo tuvo en cuenta series estacionarias
logradas después de sus primeras diferencias. Al realizar el análisis de cointegración,
obtuvimos como resultado para la mayoría de las ciudades la no existencia de
cointegración, por lo tanto, el Auxilio de transporte no está determinado por los precios de
las tarifas de las ciudades en el largo plazo. Este hecho implica que la determinación del
Auxilio no tiene ninguna relación con la determinación de los precios de las tarifas, por lo
cual, se infiere que los hacedores de política pública no están pensando correctamente la
estimación de esta política, debido a que el objetivo principal es subsidiar efectivamente el
costo del transporte público de los Colombianos, que deben transportarse diariamente desde
sus hogares hasta sus sitios de trabajo, y que ganan menos de dos salarios mínimos
mensuales legales vigentes. Sin embargo, se encuentra en el análisis de las series que a
medida que avanzan en el tiempo, y dada las diferencias por ciudades de las tarifas de
transporte público, no se percibe que el Auxilio logre cubrir los incrementos tarifarios del
transporte público, haciendo ineficiente esta medida y poco ajustada a la realidad del
contexto colombiano.
Además mediante la función de impulso respuesta se determinó, que no se genera reacción
en el comportamiento del auxilio de transporte ante choques inesperados en las tarifas de
transporte para las siete ciudades principales de Colombia. Lo anterior, nos lleva a concluir
que los “Policy Makers” no toman en cuenta el incremento anual de las tarifas de transporte
público en Colombia para decretar el Auxilio de transporte. Todas estas conclusiones son
válidas frente a la luz de la teoría económica, debido a que el modelo no sufre de problemas
como: autocorrelación, heterocedasticidad, entre otros, que invaliden las conclusiones aquí
mencionadas.
Para implementar un subsidio que cumpla con el objetivo planteado en la Ley 15 de 1959 y
reglamentada por el decreto 1258 de 1959; primero se debe definir que el verdadero
determinante del subsidio no es el IPC, ya que este es un enfoque muy general de la
economía y no refleja la realidad del precio de las tarifas del transporte público. Lo ideal, es
48
tomar la serie de tiempo de un periodo de alrededor de 20 años de las tarifas de transporte
público y realizar proyecciones de su posible crecimiento para estimar el aumento del
Auxilio de transporte.
Por otra parte, es necesario tener en cuenta para el cálculo del auxilio que el contexto del
transporte público entre ciudades es muy divergente, debido a que hay regiones del país que
cuentan con sistemas de transportes más integrados, que facilitan la movilidad de los
pasajeros disminuyendo los costos de movimiento, mientras que hay otras ciudades que aún
no han podido realizar la transición a los SITM y presentan problemáticas en sus sistemas
de transporte tradicional, además de las diferencias en el costo de vida entre cada región.
En consecuencia, no se justifica un subsidio de transporte generalizado, porque
nuevamente, ignora la realidad de los trabajadores. Lo más conveniente en este caso es
diferenciar el transporte por región, que es un análisis más factible y recoge las
características de las ciudades de la zona geográfica, permitiendo estimar un Auxilio de
transporte que sea eficiente para las personas.
Ahora bien, los hacedores de política deben de tener en cuenta los costos implícitos del
transporte que afecta las demandas de este servicio y llevan a que las personas busquen
medios de transporte opcionales, aumentado la crisis del servicio de transporte y afectando
el costo de movilizarse.
Parte de los principales factores que no han sido tenidos en cuenta por las empresas
prestadores del servicio y por los gobiernos locales en el momento de estimar las tarifas,
son enunciados por J. S. Dodgson y N. Topham en su investigación “BENEFIT- COST
RULES FOR URBAN TRANSIT SUBSIDIES” (1987) son: la elasticidad tarifaria de la
demanda de servicios de tránsito, los costos marginales del servicio de tránsito, la
elasticidad cruzada de la demanda entre la tarifa de tránsito y el uso de automóviles
privados, el costo del tiempo de espera de los usuarios, la proporción del aumento de los
subsidios a ser financiados por la tributación local, la elasticidad-precio de la demanda del
bien gravado y la tasa impositiva inicial sobre servicio gravado localmente.
Al incluir todos estos parámetros a un análisis, se puede asumir de manera diferente el
papel de los subsidios del transporte. En este caso orientando el análisis no de subsidiar a
los trabajadores, sino a financiar o compensar la reducción de las tarifas de transporte y a
49
disminuir las pérdidas de eficiencia en el servicio, promoviendo un mayor bienestar para
toda la sociedad.
A este argumento también se le suma la postura del autor Peter K. Else que en su
investigación “OPTIMAL PRINCING AND SUBSIDIES FOR SCHEDULED TRANSPORT
SERVICES” concluye que es mucho más favorable mantener tarifas de servicio público
bajas (mediante políticas de control de tarifas), o por lo menos, que beneficien a los menos
favorecidos, que crear o implementar subsidios para alcanzar objetivos de distribución. Lo
anterior, se sustenta en el estudio de Glaister que sugiere que en algunas áreas
metropolitanas del Reino Unido los beneficios netos positivos se derivarían de los niveles
de prestación del servicio, así como de tarifas más bajas. Esto permite que existan unos
beneficios marginales más significativos, y que no se presenten servicios excesivos de
transporte a causa de los subsidios.
50
ANEXOS
Costos variables
Ecuación 1 Combustible
$𝑘𝑚 =$ 𝑔𝑎𝑙ó𝑛⁄
𝑘𝑚 𝑔𝑎𝑙ó𝑛⁄ $/𝑝𝑎𝑠𝑎𝑗𝑒𝑟𝑜 =
$ 𝑚𝑒𝑠⁄
𝑝𝑎𝑠𝑎𝑗𝑒𝑟𝑜𝑠 𝑚𝑒𝑠⁄
Ecuación 2 Lubricantes
$/𝑘𝑚 = 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑 × 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠
𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜
Ecuación 3 Llantas
$/𝑘𝑚 = 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑 × 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠
𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜
Ecuación 4 Servicio en monta llantas
$/𝑘𝑚 = 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜 × 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠
𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑙𝑙𝑎𝑛𝑡𝑎𝑠
Ecuación 5 Salario y prestaciones
𝑠𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠 𝑦 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 =𝑠𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑟 + 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙
𝑘𝑖𝑙𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑚𝑒𝑠
$/𝑝𝑎𝑠𝑎𝑗𝑒𝑟𝑜 =𝑠𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑟 + 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙
𝑝𝑎𝑠𝑎𝑗𝑒𝑟𝑜𝑠 𝑚𝑜𝑣𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑚𝑒𝑠
Ecuación 6 Servicios de estación
$/𝑘𝑚 =𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜
𝑓𝑟𝑎𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑛 𝑘𝑚
51
Costos fijos
Ecuación 7 Garaje, impuestos, administración y seguros
$/𝑚𝑘 =𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙
𝑘𝑖𝑙ó𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑚𝑒𝑠
Costos de capital
𝐶 = (𝑉𝑎 ∗ (1 + 𝑟)𝑛 ∗ 𝑟) − (𝑉𝑠 ∗ 𝑟)
(1 + 𝑟)𝑛 − 1
𝑟 =1 + 𝑘
1 + 𝑓 − 1
Donde,
C, es el costo de capital.
Va, valor comercial para el vehículo para el año de estudio.
N, vida útil del vehículo (20 años).
Vs, valor de salvamento 30% de Va.
r, tasa de interés real.
k, tasa promedio anual de colocación.
f, tasa promedio anual de inflación.
52
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